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大模型知識增強:概念、方法與技術 版權信息
- ISBN：9787121500794
- 條形碼：9787121500794 ; 978-7-121-50079-4
- 裝幀：平塑勒
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大模型知識增強:概念、方法與技術 內容簡介
以 ChatGPT 和 DeepSeek 為代表的大模型，標志著人工智能在理解和處理世界知識方面取得了顯著的進展。知識增強（Knowledge Augmentation）是指在大模型訓練或推理過程中，通過引入外部結構化知識或符號化知識，提升大模型在理解、推理與生成等任務中的準確性、可靠性、專業性和可解釋性。本書聚焦于“大模型+知識庫（LLM + KB）”框架下的大模型知識增強機制與方法，特別是系統探討大模型與知識圖譜互補增強的核心技術與實現路徑。具體內容涵蓋：大模型知識增強概述、知識增強預訓練基礎、知識增強提示指令、知識輔助檢索增強、知識增強大模型查詢問答、知識增強推理、大模型幻覺抑制、知識編輯、知識增強多模態學習，以及知識智能體與世界模型等主題。各章由淺入深，先提供背景知識，再逐步深入介紹技術原理和*新學術進展，注重系統性、整體性與章節間的有機銜接。針對實踐應用，本書部分章節挑選了來自企業真實案例與開源工具的示范，便于讀者動手實踐，實現理論與實踐的結合。本書可作為計算機及相關專業的高年級本科生、研究生教材，也可作為從事大模型相關工作的技術管理者與研發人員的參考書。
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